车辆的防跟踪预警方法、装置、存储介质和车辆与流程

1.本发明涉及车辆领域，具体而言，涉及一种车辆的防跟踪预警方法、装置、存储介质和车辆。


背景技术：

2.目前，在当前的车辆防追踪系统或装置中，通常是基于车辆本身的设备，例如全球定位系统(global positioning system，简称为gps)，图像处理模块等，而完成车辆防追踪的，但是仅通过获取追踪车辆出现的次数，当追踪车辆出现的次数达到一定的阈值时，对驾驶员进行预警提示，不能达到尽快地完成跟踪预警，从而导致车辆防追踪的及时性较差的技术问题。
3.针对上述车辆防追踪的及时性较差的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种车辆的防跟踪预警方法、装置、存储介质和车辆，以至少解决车辆防追踪的及时性较差的技术问题。
5.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆的防跟踪预警方法。该方法可以包括：获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重，其中，防追踪周期用于表征对待确定跟踪车辆统计出现频次的时间范围，防追踪权重用于表征总出现频次对确定待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次的重要程度，加权出现频次为对待确定跟踪车辆进行跟踪评估的指标；通过防追踪权重对总出现频次进行加权处理，得到加权出现频次；基于加权出现频次和行驶里程，确定跟踪结果，其中，跟踪结果用于表征待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪；基于跟踪结果，输出提醒信息，其中，提醒信息包括预警信息和非预警信息，预警信息用于表征对目标车辆进行跟踪预警，非预警信息用于表征对目标车辆解除跟踪预警。
6.可选地，在获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重之前，该车辆的防跟踪预警方法还包括：获取待确定跟踪车辆在防追踪子周期内的出现频次和对应于防追踪子周期的权重，其中，防追踪子周期为对防追踪周期进行等差时间间隔划分而得到的；对待确定跟踪车辆在防追踪子周期内的出现频次和对应于防追踪子周期的权重进行加权求和，得到待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次；以及通过对待确定跟踪车辆的出现位置进行差值计算，得到行驶里程，且在云端中通过报错频次对防追踪权重进行更新，得到经过更新的防追踪权重，其中，报错频次为通过在云端中对待确定跟踪车辆的上传次数进行统计而得到的。
7.可选地，通过防追踪权重对总出现频次进行加权处理，得到加权出现频次，包括：将防追踪权重和总出现频次输入至加权模型中进行加权处理，得到加权出现频次，其中，加权模型用于表征防追踪权重和总出现频次之间的线性关系。
8.可选地，基于加权出现频次和行驶里程，确定跟踪结果，包括：响应于加权出现频
次超过频次阈值，且行驶里程超过里程阈值，确定待确定跟踪车辆对目标车辆进行跟踪；响应于加权出现频次未超过频次阈值，且行驶里程未超过里程阈值，确定待确定跟踪车辆未对目标车辆进行跟踪。
9.可选地，基于跟踪结果，输出提醒信息，包括：对跟踪结果执行文本分析操作，得到文本分析结果；基于文本分析结果，输出提醒信息。
10.可选地，在基于跟踪结果，输出提醒信息之后，该方法还包括：响应于对目标车辆进行跟踪的待确定跟踪车辆为常规车辆，结束对目标车辆进行跟踪预警；响应于对目标车辆进行跟踪的待确定跟踪车辆为非常规车辆，将待确定跟踪车辆的车辆信息上传至云端。
11.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆的防跟踪预警装置。该装置可以包括：第一获取单元，用于获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重，其中，防追踪周期用于表征对待确定跟踪车辆统计出现频次的时间范围，防追踪权重用于表征总出现频次对确定待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次的重要程度，加权出现频次为对待确定跟踪车辆进行跟踪评估的指标；第一加权处理单元，用于通过防追踪权重对总出现频次进行加权处理，得到加权出现频次；确定单元，用于基于加权出现频次和行驶里程，确定跟踪结果，其中，跟踪结果用于表征待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪；输出单元，用于基于跟踪结果，输出提醒信息，其中，提醒信息包括预警信息和非预警信息，预警信息用于表征对目标车辆进行跟踪预警，非预警信息用于表征对目标车辆解除跟踪预警。
12.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行本发明实施例的车辆的防跟踪预警方法。
13.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器。该处理器用于运行程序，其中，程序被该处理器运行时执行本发明实施例的车辆的防跟踪预警方法。
14.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种车辆，车辆用于执行本发明实施例的车辆的防跟踪预警方法。
15.在本发明实施例中，首先获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重，然后将总出现频次和防追踪权重输入至加权模型中进行加权处理，得到待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次，再对加权出现频次与频次阈值之间的关系进行判断，同时对行驶里程与里程阈值之间的关系进行判断，由此确定跟踪结果，也即，确定待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪，最后输出与待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪相对应的提醒信息，从而达到了可以有效对驾驶员进行预警提示的目的，进而解决了车辆防追踪的及时性较差的技术问题，实现了可以提高车辆防追踪的及时性的技术效果。
附图说明
16.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
17.图1是根据本发明实施例的一种车辆的防跟踪预警方法的流程图；
18.图2是根据本发明实施例的一种基于互联网的车辆智能防跟踪预警系统的示意
图；
19.图3是根据本发明实施例的一种车辆硬件模块的示意图；
20.图4是根据本发明实施例的一种车辆的防跟踪预警装置的示意图。
具体实施方式
21.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都应当属于本发明保护的范围。
22.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
23.实施例1
24.根据本发明实施例，提供了一种车辆的防跟踪预警方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
25.图1是根据本发明实施例的一种车辆的防跟踪预警方法的流程图，该方法可以包括如下步骤：
26.步骤s101，获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重。
27.在本发明上述步骤s101提供的技术方案中，防追踪周期可以用于表征对待确定跟踪车辆统计出现频次的时间范围，防追踪权重可以用于表征总出现频次对确定待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次的重要程度，加权出现频次可以为对待确定跟踪车辆进行跟踪评估的指标。
28.在该实施例中，通过数据传输装置可以获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次，通过车辆定位装置可以获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的行驶里程，通过云端可以获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的防追踪权重，其中，防追踪周期可以用于表征对待确定跟踪车辆统计出现频次的时间范围，防追踪周期可以取自1小时至2小时，例如，防追踪周期可以为1小时、1.5小时或2小时，防追踪权重可以用于表征总出现频次对确定待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次的重要程度，防追踪权重的起始值可以为1.0，防追踪权重可以按照待确定跟踪车辆的上传次数为阶梯阈值(阶梯阈值可以为50或100)的多少整数倍呈阶梯性地增加，加权出现频次可以用于表征对待确定跟踪车辆进行跟踪评估的指标。
29.可选地，防追踪权重可以按照待确定跟踪车辆的上传次数为阶梯阈值(阶梯阈值可以为50或100)的多少整数倍呈阶梯性地增加可以为：首先确定待确定跟踪车辆的上传次数为阶梯阈值的多少整数倍，然后将当前的防追踪权重增加对应倍数乘以0.1所得到的值。
30.举例而言，当阶梯阈值为50时，如果某一车辆的上传次数(也即，报错次数)为52，则响应于该报错次数为阶梯阈值的1倍，将防追踪权重增加0.1。
31.步骤s102，通过防追踪权重对总出现频次进行加权处理，得到加权出现频次。
32.在本发明上述步骤s102提供的技术方案中，在获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重之后，通过防追踪权重对总出现频次进行加权处理，得到加权出现频次，也即，将防追踪权重与总出现频次进行加权乘积，得到对待确定跟踪车辆进行跟踪评估的指标。
33.可选地，通过防追踪权重对总出现频次进行加权处理，得到加权出现频次可以通过下式来完成：
34.count＝(s1
×
0.1+s2
×
0.2+s3
×
0.3+s4
×
0.4)
×n35.其中，待确定跟踪车辆可以为在目标车辆周围重复出现的车辆，如果防追踪周期为1小时，则s1可以表示重复出现的车辆在一小时中第一个15分钟出现的次数，s2可以表示重复出现的车辆在一小时中第二个15分钟出现的次数，s3可以表示重复出现的车辆在一小时中第三个15分钟出现的次数，s4可以表示重复出现的车辆在一小时中第四个15分钟出现的次数，n可以表示通过云端所获取的防追踪权重，count可以用于表示加权出现频次，此处仅作举例说明，不作具体限定。
36.步骤s103，基于加权出现频次和行驶里程，确定跟踪结果。
37.在本发明上述步骤s103提供的技术方案中，跟踪结果可以用于表征待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪。
38.在该实施例中，在得到加权出现频次之后，对加权出现频次与频次阈值之间的关系进行判断，同时对行驶里程与里程阈值之间的关系进行判断，然后根据由上述判断过程得到的判断结果确定跟踪结果，也即，根据由上述判断过程得到的判断结果确定待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪，其中，判断结果可以用于表征加权出现频次是否超过频次阈值，以及行驶里程是否超过里程阈值。
39.可选地，频次阈值可以用于对待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次进行范围限定，频次阈值可以取自15至25，例如，频次阈值可以为15，里程阈值可以用于对待确定跟踪车辆在防追踪周期内的行驶里程进行范围限定，里程阈值可以取自4.5km至6.5km，例如，里程阈值可以为5km，此处仅作举例说明，不作具体限定。
40.步骤s104，基于跟踪结果，输出提醒信息。
41.在本发明上述步骤s104提供的技术方案中，提醒信息可以包括预警信息和非预警信息，预警信息可以用于表征对目标车辆进行跟踪预警，非预警信息可以用于表征对目标车辆解除跟踪预警。
42.在该实施例中，在确定跟踪结果之后，通过对该跟踪结果执行文本分析操作，得到文本分析结果，如果该文本分析结果表征待确定跟踪车辆对目标车辆进行跟踪，则输出对应于此情况的提醒信息，也即，输出预警信息，从而对目标车辆进行跟踪预警，如果该文本分析结果表征待确定跟踪车辆未对目标车辆进行跟踪，则输出对应于此情况的提醒信息，
也即，输出非预警信息，从而对目标车辆解除跟踪预警，其中，提醒信息可以包括预警信息和非预警信息，提醒信息可以通过语音播报、文字展示等形式而对目标车辆中的驾驶人员进行提示，预警信息可以用于表征对目标车辆进行跟踪预警，非预警信息可以用于表征对目标车辆解除跟踪预警。
43.本技术上述步骤s101至步骤s104，首先获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重，然后将总出现频次和防追踪权重输入至加权模型中进行加权处理，得到待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次，再对加权出现频次与频次阈值之间的关系进行判断，同时对行驶里程与里程阈值之间的关系进行判断，由此确定跟踪结果，也即，确定待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪，最后输出与待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪相对应的提醒信息，从而达到了可以有效对驾驶员进行预警提示的目的，进而解决了车辆防追踪的及时性较差的技术问题，实现了可以提高车辆防追踪的及时性的技术效果。
44.下面对该实施例的上述方法进行进一步介绍。
45.作为一种可选的实施例方式，在步骤s101，获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重之前，该车辆的防跟踪预警方法还可以包括：获取待确定跟踪车辆在防追踪子周期内的出现频次和对应于防追踪子周期的权重，其中，防追踪子周期为对防追踪周期进行等差时间间隔划分而得到的；对待确定跟踪车辆在防追踪子周期内的出现频次和对应于防追踪子周期的权重进行加权求和，得到待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次；以及通过对待确定跟踪车辆的出现位置进行差值计算，得到行驶里程，且在云端中通过报错频次对防追踪权重进行更新，得到经过更新的防追踪权重，其中，报错频次为通过在云端中对待确定跟踪车辆的上传次数进行统计而得到的。
46.在该实施例中，在获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重之前，通过数据传输装置可以获取待确定跟踪车辆在防追踪子周期内的出现频次和对应于防追踪子周期的权重，然后通过加权计算装置可以将待确定跟踪车辆在每一防追踪子周期内的出现频次与对应于每一防追踪子周期的权重进行加权求和，得到待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次，以及通过车辆定位装置可以对待确定跟踪车辆的出现位置进行差值计算，得到行驶里程，且在云端中通过计算报错频次为阶梯阈值(例如，阶梯阈值可以为50或100)的多少整数倍，并将防追踪权重增加该整数倍乘以0.1所得到的值，从而完成对防追踪权重的更新，其中，防追踪子周期可以为对防追踪周期进行等差时间间隔划分而得到的，报错频次可以为通过在云端中对待确定跟踪车辆的上传次数进行统计而得到的，报错频次通常也可以称为报错次数。
47.可选地，如果防追踪周期为1小时，则对该防追踪周期进行公差为15分钟的等差时间间隔划分，也即，此情况下的防追踪子周期为15分钟，如果防追踪周期为1.5小时，则对该防追踪周期进行公差为22.5分钟的等差时间间隔划分，也即，此情况下的防追踪子周期为22.5分钟，此处仅作举例说明，不作具体限定。
48.可选地，当目标车辆中的驾驶人员反馈不认识该待确定跟踪车辆或该待确定跟踪车辆中的驾驶人员时，将待确定跟踪车辆的车辆信息上传至云端，也即，该车辆的上传次数增加1次，同时，该车辆的报错频次也对应于此情况而增加1次，然后通过计算增加后的报错频次为阶梯阈值的多少整数倍，并将防追踪权重增加该整数倍乘以0.1所得到的值，从而完
成对防追踪权重的更新。
49.举例而言，如果云端中所存储的该车辆的当前上传次数为99次，则响应于目标车辆中的驾驶人员a反馈不认识该车辆或该车辆中的驾驶人员，将该车辆的车辆信息上传至云端，也即，将该车辆的当前上传次数增加1次，同时，该车辆的报错频次也对应于此情况而增加1次，由此可得，增加后的上传次数为100次，报错频次也对应地增加为100次，然后通过计算增加后的报错频次为阶梯阈值(此处，阶梯阈值为50)的2倍，将防追踪权重增加0.2。
50.作为一种可选的实施例方式，步骤s102，通过防追踪权重对总出现频次进行加权处理，得到加权出现频次，包括：将防追踪权重和总出现频次输入至加权模型中进行加权处理，得到加权出现频次，其中，加权模型用于表征防追踪权重和总出现频次之间的线性关系。
51.在该实施例中，在获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重之后，将获取的防追踪权重和总出现频次输入至加权模型中，然后在加权模型中将防追踪权重与总出现频次进行加权乘积，得到待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次，也即，得到对待确定跟踪车辆进行跟踪评估的指标，其中，加权模型可以用于表征防追踪权重和总出现频次之间的线性关系。
52.可选地，将获取的防追踪权重和总出现频次输入至加权模型中，然后在加权模型中将防追踪权重与总出现频次进行加权乘积，得到待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次可以通过下式来完成：
53.count＝(s1
×
0.1+s2
×
0.2+s3
×
0.3+s4
×
0.4)
×n54.其中，待确定跟踪车辆可以为在目标车辆周围重复出现的车辆，如果防追踪周期为1小时，则s1可以表示重复出现的车辆在一小时中第一个15分钟出现的次数，s2可以表示重复出现的车辆在一小时中第二个15分钟出现的次数，s3可以表示重复出现的车辆在一小时中第三个15分钟出现的次数，s4可以表示重复出现的车辆在一小时中第四个15分钟出现的次数，n可以表示通过云端所获取的防追踪权重，count可以用于表示加权出现频次，此处仅作举例说明，不作具体限定。
55.作为一种可选的实施例方式，步骤s103，基于加权出现频次和行驶里程，确定跟踪结果，包括：响应于加权出现频次超过频次阈值，且行驶里程超过里程阈值，确定待确定跟踪车辆对目标车辆进行跟踪；响应于加权出现频次未超过频次阈值，且行驶里程未超过里程阈值，确定待确定跟踪车辆未对目标车辆进行跟踪。
56.在该实施例中，在得到加权出现频次之后，对加权出现频次与频次阈值之间的关系进行判断，同时对行驶里程与里程阈值之间的关系进行判断，然后根据由上述判断过程得到的判断结果确定待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪，也即，响应于判断结果为加权出现频次超过频次阈值，且行驶里程超过里程阈值，确定待确定跟踪车辆对目标车辆进行跟踪，响应于判断结果为加权出现频次未超过频次阈值，且行驶里程未超过里程阈值，确定待确定跟踪车辆未对目标车辆进行跟踪。
57.可选地，如果加权出现频次为17、频次阈值为15、行驶里程为5.1km且里程阈值为5km，则对此情况进行判断，得到加权出现频次超过频次阈值，且行驶里程超过里程阈值的判断结果，从而确定待确定跟踪车辆对目标车辆进行跟踪，此处仅作举例说明，不作具体限定。
58.可选地，如果加权出现频次为14、频次阈值为15、行驶里程为4.1km且里程阈值为5km，则对此情况进行判断，得到加权出现频次未超过频次阈值，且行驶里程未超过里程阈值的判断结果，从而确定待确定跟踪车辆未对目标车辆进行跟踪，此处仅作举例说明，不作具体限定。
59.作为一种可选的实施例方式，步骤s104，基于跟踪结果，输出提醒信息，包括：对跟踪结果执行文本分析操作，得到文本分析结果；基于文本分析结果，输出提醒信息。
60.在该实施例中，在确定跟踪结果之后，根据对该跟踪结果执行文本分析操作而得到的文本分析结果，输出对应的提醒信息，也即，如果该文本分析结果表征待确定跟踪车辆对目标车辆进行跟踪，则输出对应于此情况的预警信息，从而对目标车辆进行跟踪预警，如果该文本分析结果表征待确定跟踪车辆未对目标车辆进行跟踪，则输出对应于此情况的非预警信息，从而对目标车辆解除跟踪预警。
61.作为一种可选的实施例方式，在基于跟踪结果，输出提醒信息之后，该方法还包括：响应于对目标车辆进行跟踪的待确定跟踪车辆为常规车辆，结束对目标车辆进行跟踪预警；响应于对目标车辆进行跟踪的待确定跟踪车辆为非常规车辆，将待确定跟踪车辆的车辆信息上传至云端。
62.在该实施例中，在输出提醒信息之后，获取目标车辆中的驾驶人员关于对目标车辆进行跟踪的待确定跟踪车辆的反馈信息，如果该反馈信息表征目标车辆中的驾驶人员认识对目标车辆进行跟踪的待确定跟踪车辆或待确定跟踪车辆中的驾驶人员，则将对目标车辆进行跟踪的待确定跟踪车辆标识为常规车辆，并结束对目标车辆进行跟踪预警，如果该反馈信息表征目标车辆中的驾驶人员不认识对目标车辆进行跟踪的待确定跟踪车辆或待确定跟踪车辆中的驾驶人员，则将对目标车辆进行跟踪的待确定跟踪车辆标识为非常规车辆，并将待确定跟踪车辆的车辆信息上传至云端。
63.可选地，将待确定跟踪车辆的车辆信息上传至云端，也即，该车辆的上传次数增加1次，同时，该车辆的报错频次也对应于此情况而增加1次。
64.本实施例首先获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重，然后将总出现频次和防追踪权重输入至加权模型中进行加权处理，得到待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次，再对加权出现频次与频次阈值之间的关系进行判断，同时对行驶里程与里程阈值之间的关系进行判断，由此确定跟踪结果，也即，确定待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪，最后输出与待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪相对应的提醒信息，从而解决了车辆防追踪的及时性较差的技术问题，达到了可以提高车辆防追踪的及时性的技术效果。
65.实施例2
66.下面结合优选的实施方式对本发明实施例的技术方案进行举例说明。
67.在当前的车辆防追踪系统或装置中，通常是基于车辆本身的设备，例如gps、图像处理模块等，而完成车辆防追踪的，但是仅通过获取追踪车辆出现的次数，当追踪车辆出现的次数达到一定的阈值时，对驾驶员进行预警提示，不能达到尽快地完成跟踪预警，从而导致车辆防追踪的及时性较差的技术问题。因此，需要一种车辆的防跟踪预警方法，以保证可以提高车辆防追踪的及时性。
68.在一种相关技术中，公开了一种车用防跟踪报警装置，包括：图像采集模块、图像
处理模块、gps定位模块、控制模块、报警提示模块和监控显示模块，gps定位模块用于获取自身车辆的位置信息，并将车辆位置信息发送给控制模块；控制模块根据自身车辆位置信息、相关车辆的车牌号、采集到相关车辆的时刻信息，获得相关车辆的跟踪里程数和相关车辆的跟踪时间；当相关车辆的跟踪里程数或者相关车辆的跟踪时间超过阈值时，向报警提示模块发送提示指令；所述监控显示模块根据控制模块的指令向用户显示相关车辆的车牌号、跟踪路径和跟踪时间信息；报警提示模块用于根据控制模块的指令向用户发送提示或者进行报警。但是该车用防跟踪报警装置仅限于车辆本身对相关车辆进行防跟踪报警，无法对待确定跟踪车辆的相关信息进行数据共享，进而难以保证车辆防追踪的及时性较高。
69.在另一种相关技术中，公开了一种基于gps的车辆防追踪系统，包括：图像采集模块、车牌号提取模块、三原色(red、green、blue，简称为rgb)要素提取模块、图像对比模块、车牌号对比模块、防追踪判断及数据处理模块、防追踪显示单元、报警提示单元；图像采集模块与车牌号提取模块、rgb要素提取模块相连；车牌号提取模块与车牌号对比模块相连；rgb要素提取模块与图像对比模块相连；图像对比模块与追踪判断模块相连，用于判断同一车辆是否多次出现；防追踪判断模块用于判断车辆是否为追踪车辆；防追踪显示单元、报警单元分别与防追踪判断及数据处理模块相连。但是该系统仅限于车辆本身对相关车辆进行防跟踪报警，无法对待确定跟踪车辆的相关信息进行数据共享，进而难以保证车辆防追踪的及时性较高。
70.在又一种相关技术中，公开了一种汽车防跟踪用后视装置，其特征在于，在汽车车顶后部上方的中间位置设有摄像头，监视显示器设在后视镜上；摄像头输出的信号经连接器与数据线相连，数据线经连接器与车载硬盘录像机相连，车载硬盘录像机再与适配器相连，适配器设在仪表盘内，适配器输出信号经连接器与监视显示器相连。但是该装置仅限于车辆本身对相关车辆进行防跟踪报警，无法对待确定跟踪车辆的相关信息进行数据共享，进而难以保证车辆防追踪的及时性较高。
71.然而，本发明实施例提出一种基于互联网的车辆智能防跟踪预警方法，通过利用待确定跟踪车辆在防追踪周期内的出现频次和防追踪权重而确定待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次，并基于加权出现频次与待确定跟踪车辆在防追踪周期内的行驶里程而确定待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪，达到了可以有效对驾驶员进行预警提示的目的，解决了车辆防追踪的及时性较差的技术问题。
72.图2是根据本发明实施例的一种基于互联网的车辆智能防跟踪预警系统的示意图，如图2所示，该系统可以包括：数据收集模块200、数据存储云端201和车辆追踪识别模块202，其中，数据收集模块200可以包括：第一数据收集子模块2001、第二数据收集子模块2002和第三数据收集子模块2003，车辆追踪识别模块202可以包括：追踪识别子模块2021和预警提醒子模块2022。
73.可选地，通过数据收集模块200可以将收集的车辆数据上传至数据存储云端201，车辆追踪识别模块202可以从数据存储云端201中获取防追踪权重。
74.可选地，在通过预警提醒子模块2022对驾驶员进行跟踪预警之后，当驾驶员反馈不认识跟踪车辆时，将该跟踪车辆的车辆信息通过数据收集模块200上传至数据存储云端201。
75.可选地，第一数据收集子模块2001、第二数据收集子模块2002和第三数据收集子
模块2003可以分别设置于不同的车辆中，从而使得通过但不限于以上数据收集子模块可以在不同的车辆中分别收集跟踪车辆的车辆信息。
76.可选地，通过该车辆智能防跟踪预警系统可以进行车辆追踪预警、云端数据处理和车辆预警算法智能化。
77.上述车辆追踪预警可以为：本车辆在行驶过程中通过高清摄像机，时时采集前后可见车辆的车牌、驾驶员人员信息(脸部信息)和相应时间的里程数据，然后通过过滤算法对采集到的车辆的数据信息进行过滤，再通过识别算法找到满足条件的车辆信息并删除一些过时信息，然后将相关车辆信息显示到中控屏幕上进行预警，提醒驾驶员是否认识该车辆或者车辆驾驶员，在用户不认识该车辆或者车辆驾驶员的情况下，将该车辆的数据信息上传至云端，作为数据储备。
78.上述过滤算法可以为：重复出现的车辆信息以最早出现的时间为准，也就是只记录两分钟内最早出现的那次信息(包括车辆的数据信息和里程)，从而过滤掉短时间内的重复信息。
79.上述识别算法可以为：计算重复出现的车辆在每一小时中间隔15分钟所出现的频次，得到重复出现的车辆在每一小时中的出现频次，然后通过下式(1)将重复出现的车辆在每一小时中的出现频次与通过云端所获取的防追踪权重进行乘积运算，得到重复出现的车辆在每一小时中的加权出现频次，而后对加权出现频次与频次阈值进行比较，并对重复出现的车辆的行驶里程与里程阈值进行比较，只有当加权出现频次超过频次阈值且行驶里程超过里程阈值，才可以确定重复出现的车辆对本车辆进行跟踪，也即，将当前得到的加权出现频次与行驶里程作为有效数据，其中，频次阈值可以取自15至25，例如，频次阈值可以为15，里程阈值可以取自4.5km至6.5km，例如，里程阈值可以为5km，此处仅作举例说明，不作具体限定。
80.count＝(s1
×
0.1+s2
×
0.2+s3
×
0.3+s4
×
0.4)
×n81.其中，s1可以表示重复出现的车辆在一小时中第一个15分钟出现的次数，s2可以表示重复出现的车辆在一小时中第二个15分钟出现的次数，s3可以表示重复出现的车辆在一小时中第三个15分钟出现的次数，s4可以表示重复出现的车辆在一小时中第四个15分钟出现的次数，n可以表示通过云端所获取的防追踪权重，count可以用于表示加权出现频次。
82.上述云端数据处理可以为：将上传的车辆的数据信息进行存储整理，以供其它车辆或当前车辆的下次查询使用，此外，云端需要记录已上传的车辆的数据信息的查询频率，并将该查询频率作为云端中所存储的车辆的数据信息的清理依据。
83.举例而言，如果云端中所存储的某一车辆的数据信息，在最近5年之内都没有被查询过，则对该车辆的数据信息进行清理，也即，在云端中删除该车辆的数据信息。
84.再举例而言，云端对车辆的数据信息的上传次数进行统计，从而对防追踪权重进行优化，如果某一车辆的数据信息的上传次数大于阶梯阈值(例如，阶梯阈值可以为50或100)，则将防追踪权重(防追踪权重的起始值为1.0)阶梯性地增加0.1，也即，上传次数为阶梯阈值的多少整数倍，则将防追踪权重增加对应倍数乘以0.1所得到的值，例如，当阶梯阈值为50、频次阈值为15且里程阈值为5km时，如果某一车辆的报错次数为51，则响应于该报错次数为阶梯阈值的1倍，将防追踪权重增加0.1，而如果重复出现的车辆的原本出现频次为14次，那么将防追踪权重更新至1.1后，则此时的加权出现频次超过15次，同时该重复出
现的车辆的行驶里程超过5km，满足对本车辆中的驾驶员进行跟踪预警的条件，此处仅作举例说明，不作具体限定。
85.图3是根据本发明实施例的一种车辆硬件模块的示意图，如图3所示，该车辆硬件模块300可以包括：高清摄像子模块301、网络传输子模块302、图像处理子模块303和路程记录子模块304，其中，高清摄像子模块301可以用于采集前后可见车辆的车牌和驾驶员人员信息(脸部信息)，网络传输子模块302可以用于将采集到的车牌信息和驾驶员人员信息传输至图像处理子模块303，图像处理子模块303可以用于对车牌信息和驾驶员人员信息执行图像处理操作，路程记录子模块304可以用于对本车辆的行驶路径进行记录。
86.在该实施例中，首先通过高清摄像子模块采集前后可见车辆的车牌和驾驶员人员信息(脸部信息)，然后通过对重复出现的车辆在防追踪周期内的出现频次和防追踪权重进行加权计算，得到重复出现的车辆在防追踪周期内的加权出现频次，再对加权出现频次与频次阈值之间的关系进行判断，同时对重复出现的车辆的行驶里程与里程阈值之间的关系进行判断，由此确定重复出现的车辆是否对本车辆进行跟踪，并输出与重复出现的车辆是否对本车辆进行跟踪相对应的提醒信息，从而解决了车辆防追踪的及时性较差的技术问题，达到了提高车辆防追踪的及时性的技术效果。
87.实施例3
88.根据本发明实施例，还提供了一种车辆的防跟踪预警装置。需要说明的是，该车辆的防跟踪预警装置可以用于执行实施例1中的一种车辆的防跟踪预警方法。
89.图4是根据本发明实施例的一种车辆的防跟踪预警装置的示意图。如图4所示，一种车辆的防跟踪预警装置400可以包括：第一获取单元401、第一加权处理单元402、确定单元403和输出单元404。
90.第一获取单元401，用于获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重，其中，防追踪周期用于表征对待确定跟踪车辆统计出现频次的时间范围，防追踪权重用于表征总出现频次对确定待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次的重要程度，加权出现频次为对待确定跟踪车辆进行跟踪评估的指标。
91.第一加权处理单元402，用于通过防追踪权重对总出现频次进行加权处理，得到加权出现频次。
92.确定单元403，用于基于加权出现频次和行驶里程，确定跟踪结果，其中，跟踪结果用于表征待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪。
93.输出单元404，用于基于跟踪结果，输出提醒信息，其中，提醒信息包括预警信息和非预警信息，预警信息用于表征对目标车辆进行跟踪预警，非预警信息用于表征对目标车辆解除跟踪预警。
94.可选地，该车辆的防跟踪预警装置400还可以包括：第二获取单元，用于获取待确定跟踪车辆在防追踪子周期内的出现频次和对应于防追踪子周期的权重，其中，防追踪子周期为对防追踪周期进行等差时间间隔划分而得到的；第二加权处理单元，用于对待确定跟踪车辆在防追踪子周期内的出现频次和对应于防追踪子周期的权重进行加权求和，得到待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次；计算更新单元，用于以及通过对待确定跟踪车辆的出现位置进行差值计算，得到行驶里程，且在云端中通过报错频次对防追踪权重进行更新，得到经过更新的防追踪权重，其中，报错频次为通过在云端中对待确定跟踪车辆
的上传次数进行统计而得到的。
95.可选地，第一加权处理单元402可以包括：加权处理模块，用于将防追踪权重和总出现频次输入至加权模型中进行加权处理，得到加权出现频次，其中，加权模型用于表征防追踪权重和总出现频次之间的线性关系。
96.可选地，确定单元403可以包括：第一响应模块，用于响应于加权出现频次超过频次阈值，且行驶里程超过里程阈值，确定待确定跟踪车辆对目标车辆进行跟踪；第二响应模块，用于响应于加权出现频次未超过频次阈值，且行驶里程未超过里程阈值，确定待确定跟踪车辆未对目标车辆进行跟踪。
97.可选地，输出单元404可以包括：分析模块，用于对跟踪结果执行文本分析操作，得到文本分析结果；输出模块，用于基于文本分析结果，输出提醒信息。
98.可选地，该车辆的防跟踪预警装置400还可以包括：第一响应单元，用于响应于对目标车辆进行跟踪的待确定跟踪车辆为常规车辆，结束对目标车辆进行跟踪预警；第二响应单元，用于响应于对目标车辆进行跟踪的待确定跟踪车辆为非常规车辆，将待确定跟踪车辆的车辆信息上传至云端。
99.在该实施例中，第一获取单元，用于获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重，其中，防追踪周期用于表征对待确定跟踪车辆统计出现频次的时间范围，防追踪权重用于表征总出现频次对确定待确定跟踪车辆在防追踪周期内的加权出现频次的重要程度，加权出现频次为对待确定跟踪车辆进行跟踪评估的指标；第一加权处理单元，用于通过防追踪权重对总出现频次进行加权处理，得到加权出现频次；确定单元，用于基于加权出现频次和行驶里程，确定跟踪结果，其中，跟踪结果用于表征待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪；输出单元，用于基于跟踪结果，输出提醒信息，其中，提醒信息包括预警信息和非预警信息，预警信息用于表征对目标车辆进行跟踪预警，非预警信息用于表征对目标车辆解除跟踪预警，解决了车辆防追踪的及时性较差的技术问题，达到了可以提高车辆防追踪的及时性的技术效果。
100.实施例4
101.根据本发明实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，程序执行实施例1中的车辆的防跟踪预警方法。
102.实施例5
103.根据本发明实施例，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序被处理器运行时执行实施例1中的车辆的防跟踪预警方法。
104.实施例6
105.根据本发明实施例，还提供一种车辆，该车辆用于执行实施例1中任意一项车辆的防跟踪预警方法。
106.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
107.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
108.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可
以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
109.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
110.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
111.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
112.以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种车辆的防跟踪预警方法，其特征在于，包括：获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重，其中，所述防追踪周期用于表征对所述待确定跟踪车辆统计所述出现频次的时间范围，所述防追踪权重用于表征所述总出现频次对确定所述待确定跟踪车辆在所述防追踪周期内的加权出现频次的重要程度，所述加权出现频次为对所述待确定跟踪车辆进行跟踪评估的指标；通过所述防追踪权重对所述总出现频次进行加权处理，得到所述加权出现频次；基于所述加权出现频次和所述行驶里程，确定跟踪结果，其中，所述跟踪结果用于表征所述待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪；基于所述跟踪结果，输出提醒信息，其中，所述提醒信息包括预警信息和非预警信息，所述预警信息用于表征对所述目标车辆进行跟踪预警，所述非预警信息用于表征对所述目标车辆解除跟踪预警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重之前，所述方法还包括：获取所述待确定跟踪车辆在防追踪子周期内的出现频次和对应于所述防追踪子周期的权重，其中，所述防追踪子周期为对所述防追踪周期进行等差时间间隔划分而得到的；对所述待确定跟踪车辆在所述防追踪子周期内的出现频次和对应于所述防追踪子周期的权重进行加权求和，得到所述待确定跟踪车辆在所述防追踪周期内的总出现频次；以及通过对所述待确定跟踪车辆的出现位置进行差值计算，得到所述行驶里程，且在云端中通过报错频次对所述防追踪权重进行更新，得到经过更新的所述防追踪权重，其中，所述报错频次为通过在所述云端中对所述待确定跟踪车辆的上传次数进行统计而得到的。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述防追踪权重对所述总出现频次进行加权处理，得出所述加权出现频次，包括：将所述防追踪权重和所述总出现频次输入至加权模型中进行加权处理，得到所述加权出现频次，其中，所述加权模型用于表征所述防追踪权重和所述总出现频次之间的线性关系。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述加权出现频次和所述行驶里程，确定跟踪结果，包括：响应于所述加权出现频次超过频次阈值，且所述行驶里程超过里程阈值，确定所述待确定跟踪车辆对所述目标车辆进行跟踪；响应于所述加权出现频次未超过频次阈值，且所述行驶里程未超过里程阈值，确定所述待确定跟踪车辆未对所述目标车辆进行跟踪。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述跟踪结果，输出提醒信息，包括：对所述跟踪结果执行文本分析操作，得到文本分析结果；基于所述文本分析结果，输出所述提醒信息。6.根据权利要求4所述的方法，在基于所述跟踪结果，发出提醒信息之后，所述方法还包括：响应于对所述目标车辆进行跟踪的所述待确定跟踪车辆为常规车辆，结束对所述目标车辆进行跟踪预警；
响应于对所述目标车辆进行跟踪的所述待确定跟踪车辆为非常规车辆，将所述待确定跟踪车辆的车辆信息上传至所述云端。7.一种车辆的防跟踪预警装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重，其中，所述防追踪周期用于表征对所述待确定跟踪车辆统计所述出现频次的时间范围，所述防追踪权重用于表征所述总出现频次对确定所述待确定跟踪车辆在所述防追踪周期内的加权出现频次的重要程度，所述加权出现频次为对所述待确定跟踪车辆进行跟踪评估的指标；第一加权处理单元，用于通过所述防追踪权重对所述总出现频次进行加权处理，得到所述加权出现频次；确定单元，用于基于所述加权出现频次和所述行驶里程，确定跟踪结果，其中，所述跟踪结果用于表征所述待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪；输出单元，用于基于所述跟踪结果，输出提醒信息，其中，所述提醒信息包括预警信息和非预警信息，所述预警信息用于表征对所述目标车辆进行跟踪预警，所述非预警信息用于表征对所述目标车辆解除跟踪预警。8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述车辆的防跟踪预警方法。9.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序被所述处理器运行时执行权利要求1至6中任意一项所述车辆的防跟踪预警方法。10.一种车辆，其特征在于，所述车辆用于执行权利要求1至6中任意一项所述车辆的防跟踪预警方法。

技术总结
本发明公开了一种车辆的防跟踪预警方法、装置、存储介质和车辆。其中，该方法包括：获取待确定跟踪车辆在防追踪周期内的总出现频次、行驶里程和防追踪权重；通过防追踪权重对总出现频次进行加权处理，得到加权出现频次；基于加权出现频次和行驶里程，确定跟踪结果，其中，跟踪结果用于表征待确定跟踪车辆是否对目标车辆进行跟踪；基于跟踪结果，输出提醒信息，其中，提醒信息包括预警信息和非预警信息，预警信息用于表征对目标车辆进行跟踪预警，非预警信息用于表征对目标车辆解除跟踪预警。本发明解决了车辆防追踪的及时性较差的技术问题。解决了车辆防追踪的及时性较差的技术问题。解决了车辆防追踪的及时性较差的技术问题。


技术研发人员：申超杰
受保护的技术使用者：中国第一汽车股份有限公司
技术研发日：2023.04.17
技术公布日：2023/6/28